空间分析及其应用简介
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状态空间分析法的主要特点及其应用1.引言60年代以前,研究自动控制系统的传统方法 主要使用传递函数作为系统的数学描述,研究对象是 SISO 系统,这样建立起来的理论就是现在所说的“古典控制理论”。
随着宇航和生产技术的发展及电子计算机的出现,控制系统日渐复杂(MIMO ,时变,不确定,耦合,大规模),传统的研究方法难以适应新的形势。
在 50s'后期,Bellman 等人提议使用状态变量法,即状态空间法来描述系统,时至今日,这种方法已成为现代控制理论的基本模型和数学工具。
所谓状态空间是指以状态变量n 21X X X ,为轴所构成的n 维向量空间。
这样,系统的任意状态都可以用状态空间中的一个点表示。
利用状态空间的观点分析系统的方法称为状态空间法,状态空间法的实质不过是将系统的运动方程写成一阶微分方程组,这在力学和电工上早已使用,并非什么新方法,但用来研究控制系统时具有如下优点。
1、适用面广:适用于 MIMO 、时变、非线性、随机、采样等各种各样的系统,而经典法主要适用于线性定常的 SISO 系统。
2、 简化描述,便于计算机处理:可将一阶微分方程组写成向量矩阵方程, 因而简化数学符号,方便推导,并很适合于计算机的处理,而古典法是拉氏变换法,用计算机不太好处理。
3、内部描述:不仅清楚表明 I-O 关系,还精确揭示了系统内部有关变量及初始条件同输出的关系。
4、有助于采用现代化的控制方法 :如自适应控制、最优控制等。
上述优点便使现代控制理论获得了广泛应用,尤其在空间技术方面还有极大成功。
状态空间法的缺点:1、不直观,几何、物理意义不明显:不象经典法那样, 能用 Bode 图及根轨迹进行直观的描述。
对于简单问题,显得有点烦琐。
2、对数学模型要求很高:而实际中往往难以获得高精度的模型,这妨碍了它的推广和应用。
2.状态空间分析法在部分系统中的应用2.1状态空间分析法在PWM 系统中的应用状态空间分析法不仅适用于时变系统(例如PWM 系统),而且可以将其简化,同时便于计算机处理。
统计学中的空间数据分析及其应用统计学是一门研究数据收集、分析、解释和推断的学科,而空间数据分析则是统计学中的一个重要分支。
空间数据分析涉及到地理位置和空间关系对数据的影响和变化的研究,它帮助我们理解和解释数据在空间上的分布和变化规律。
本文将探讨统计学中的空间数据分析方法及其应用。
一、空间数据分析的基本概念空间数据分析是一种以地理位置为基础的数据分析方法。
在空间数据分析中,我们将数据与地理坐标相关联,通过空间统计方法来探索数据的空间分布特征和空间关联性。
空间数据分析的基本概念包括空间自相关、点模式分析、空间插值和空间回归等。
空间自相关是指数据在空间上的相似性或相关性。
通过计算数据点之间的空间距离和属性相似性,我们可以判断数据是否存在空间自相关。
点模式分析是研究数据点在空间上的分布模式,例如聚集、随机或均匀分布。
空间插值是通过已知数据点的值来推断未知位置的值。
空间回归则是通过考虑空间位置因素来解释数据的变化。
二、空间数据分析的方法1. 空间统计方法空间统计方法是空间数据分析的核心工具之一。
其中最常用的方法是空间自相关分析和地理加权回归分析。
空间自相关分析可以帮助我们确定数据的空间分布模式。
其中最常用的指标是Moran's I指数,它可以衡量数据点之间的空间相关性。
通过计算Moran's I值,我们可以判断数据是聚集、随机还是分散分布。
地理加权回归分析是一种考虑空间位置因素的回归分析方法。
它通过引入空间权重矩阵来考虑数据点之间的空间关系。
地理加权回归分析可以帮助我们解释数据的空间变化,并提供更准确的预测结果。
2. 空间插值方法空间插值是一种通过已知数据点的值来推断未知位置的值的方法。
最常用的空间插值方法包括反距离加权插值、克里金插值和径向基函数插值。
反距离加权插值是一种简单而常用的插值方法。
它根据未知位置与已知位置之间的距离来赋予不同的权重,然后通过加权平均来估计未知位置的值。
克里金插值是一种基于空间自相关的插值方法。
一、GIS空间分析的功能前面已经介绍过GIS,大家已经知道空间分析就是对分析空间数据有关技术的统称。
所以我们根据作用的数据性质不同,可以经空间分析分为:1、空间图形数据的拓扑运算;2、非空间属性数据运算;3、空间和非空间数据的联合运算。
空间分析赖以进行的基础是仰仗于地理空间数据库,其运用的手段包括各种几何的逻辑运算、数理统计分析,代数运算等数学手段,最终的目的是解决人们所涉及到地理空间的实际问题,提取和传输地理空间信息,特别是隐含信息,以辅助决策。
GIS中可以实现空间分析的基本功能,包括空间查询与量算,叠加分析、缓冲区分析、网络分析等,并描述了相关的算法,以及其中的计算公式。
1、叠加分析叠加分析至少要使用到同一区域,具有相同坐标系统的两个图层。
所谓叠加分析,就是将包含感兴趣的空间要素对象的多个数据层进行叠加,产生一个新要素图层。
该图层综合了原来多层实体要素所具有的属性特征。
叠加分析的目标是分析在空间位置上有一定关联的空间对象的空间特征和专题属性之间的相互关系。
多层数据的叠加分析,不仅仅产生了新的空间对象的空间特征和专题属性之间的相互关系,能够发现多层数据间的相互差异、联系和变换等特征。
根据GIS数据结构的不同,将GIS叠加分析分为基于矢量数据的叠加分析和基于栅格数据的叠加分析。
在GIS的矢量数据结构中,地理孔吉对象由点、线、面等要素来表示,所以基于矢量数据的叠加分析又可以分为点与多边形的叠加分析、线与多边形的叠加分析和多边形间的叠加分析三大类。
点与多边形的叠加,就是研究某一矢量数据层中的点要素位于另外一个矢量数据层中的哪个多边形内,这呀就可以根据点与多边形的空间关系,确定给点要素添加哪些属性特征。
线与多边形叠加,就是研究矢量数据层中的线要素与其他数据层中的多边形要素之间的关系,进而判定线要素与多边形的相离、相交、包含等空间关心。
多边形的叠加,就是要研究两个或多个多边形矢量数据层的叠加操作,生成一个新的多边形数据层。
VLBI空间大地测量技术原理简介与技术应用摘要:深长基线干涉测量(VLBI)是重要的空间大地测量技术,本文主要简要介绍了VLBI的大地测量原理,以及VLBI在大地测量方面的一些应用。
关键词:VLBI1.前言空间大地测量在近20多年中获得了长足的发展,以VLBI、SLR、GPS、LLRDORIS 等为主要标志的空间测量技术大大推动了大地测量学的发展,也大大富了大地测量学,特别是空间大地测量学的研究内容。
这些手段的应用将大加强大地测量控制网的强度和可靠性,尤其是在大尺度范围内,可大大改善度系统误差和其它系统误差的积累。
VLBI极高的相对精度和分辨率,大大提高了如大地测量定位、参考框架的连接、地球自转和极移监测、估计地壳运动和绘制河外射电源图像等许多任务的精度水平。
2. VLBI大地测量原理甚长基线干涉测量(Very Long Baseline Interferometry,VLBI )是本世纪六十年代末发展起来的一种全新的空间大地测量技术,它通过测定来自河外射电源的信号在两个接收天线之间的传播延时来精确求定地面点间的相对位置。
VLBI 测量的几何原理如下图所示:图2-1 VLBI几何原理图射电源辐射出的电磁波通过地球大气到达地面,由基线两端的天线接收。
由于地球自转,电磁波的波前到达两个天线的几何程差(除以光速就是时间延迟差)是不断改变的。
两路信号相关的结果就得到干涉条纹。
天线输出的信号进行低噪声高频放大后,经变频相继转换为中频信号和视频信号。
由于两天线到某一射电源的距离不同,有一路程差L ,则射电信号的同一波前到达两天线的时间也不相同,有一时间延迟g τ根据图2-1的几何关系:gC L τ⋅=(1)其中C 为真空中的光速。
若设_B 为天线1到天线2的基线矢量,K 为被观测的射电源方向的单位矢量,则有:⎪⎭⎫ ⎝⎛⋅-=-K B C g 1τ(2)其对时间的倒数即为延迟率:⎪⎭⎫ ⎝⎛⋅∂∂-=-K B t C g 1.τ(3)式(2)就是VLBI 从纯几何关系出发推出的时间延迟(几何延迟)。
经济学时间概念及经济时空分析【摘要】本文探讨了经济学中关于时间概念和时空分析的重要性和应用。
首先介绍了时间在经济学中的重要性,随后阐述了经济学中的时间概念,包括短期和长期经济分析。
接着探讨了时空分析在经济学中的应用及其方法与工具,以及一些实践案例。
结尾部分讨论了时间与空间的交互关系对经济发展的影响,时空分析对经济决策的重要性,同时展望了时空分析在经济学中的发展方向。
通过本文的阐述,读者将更深入地了解经济学中时间概念和时空分析的重要性,以及其对经济发展和决策的影响。
【关键词】经济学,时间概念,时空分析,经济发展,决策,交互关系,影响,方法与工具,实践案例,发展方向1. 引言1.1 经济学时间概念及经济时空分析简介经济学时间概念及经济时空分析是经济学领域中的重要研究内容,它们涉及到时间和空间在经济活动中的作用和影响。
时间在经济学中扮演着重要的角色,因为经济活动往往是随着时间的推移而发展和变化的。
经济学中的时间概念涵盖了许多方面,包括时间的价值、时间成本、时间偏好等,这些概念对于理解经济活动的特点和规律具有重要意义。
时空分析是一种重要的经济学分析方法,通过对经济活动在不同空间和时间尺度上的分布和变化进行研究,可以更好地理解和解释经济现象。
时空分析方法和工具的应用,可以帮助决策者更准确地把握经济发展的趋势和规律,进而制定更科学合理的经济政策和规划。
时空分析的实践案例丰富多样,涵盖了各个领域的经济活动,对于推动经济社会的可持续发展具有重要意义。
在我们将讨论时间与空间的交互关系对经济发展的影响,时空分析对经济决策的重要性,以及展望经济学中时空分析的发展方向。
通过对经济学时间概念及经济时空分析的深入研究和探讨,我们将更好地理解和把握经济活动的规律和特点,为经济发展提供更为有效的指导和支持。
2. 正文2.1 时间在经济学中的重要性时间在经济学中扮演着至关重要的角色,它是经济活动的基本单位,是衡量经济效率和效益的重要标准。
陈晓东城市空间网络分析技术(UNA )及其在城市规划设计中的应用展望*【摘要】城市空间网络分析软件包(UrbanNetworkAnalysisToolbox,UNA)是一种近年来新出现的基于GIS网络分析工具开发的开源软件。
本文介绍了UNA工具产生的背景、其相比于空间句法工具的优势、影响范围和接近性等五个主要的分析量、利用UNA进行城市分析研究的基本操作方法等,并结合现有的研究应用实例,对其在规划设计中的应用前景进行了展望。
【关键词】城市空间网络分析;GIS分析软件;应用前景;城市规划设计1空间网络分析简介广义的空间网络是指其节点位于空间之中,并具有某种空间度量的网络,对于空间网络的研究最早可以追述到18世纪著名的“格尼斯堡七桥问题”。
对于城市空间网络的分析也一直是人们认识城市空间的重要手段,如解释城市中某些节点对交通的重要作用(Garrison1960;Garrison and Marble1962;Kansky 1963;Haggett and Chorley 1969),分析街道中的步行交通流(Hillier,Burdett et al.,1987)等等。
近年来,随着计算机技术的发展,空间网络分析的工具有了新的发展,出现了如Axman 、Depthmap 、confeego 、webmap 等计算机软件工具,它们中许多基于空间句法的理论。
2UNA 及其主要优势本文所介绍的UNA 工具(UrbanNetwork Analysis Toolbox )是一种不基于空间句法的全新的城市空间网络计算机分析工具,它由美国麻省理工学院和新加坡技术和设计大学联合组建的城市形态实验室于2011年正式发布,并于2012年9月进行了一次更新。
UNA 是一种基于GIS 网络分析工具开发的开源软件,它和空间句法体系的分析工具相比具有几个不同的特征或优势。
(1)空间句法的分析中要求将空间网络抽象为轴线和节点,这就完全将建筑、地块等排除在分析系统之外。